Claude가 이론물리학자들을 위해 '아무도 풀어본 적 없는' 계산 문제를 풀었다. 9월 25일 Anthropic은 공식 리서치 블로그에 게스트 글을 게재했다. 물리학자이자 과학 저술가인 Matt von Hippel이 한 달 전 AI 기업들에 던진 도전장을 돌아보는 내용이다. 학계가 감당할 수 있는 계산 예산으로 평면 N=4 초대칭 양-밀스 이론의 6입자 9-루프 산란진폭을 계산하라는 것이었다. Anthropic의 물리학자 Liam Fitzpatrick와 Siddharth Mishra-Sharma가 Claude로 도전에 응했고, 해냈다.
'아무도 풀어본 적 없는' 문제
이 문제가 얼마나 어려운지부터 보자. 산란진폭은 입자물리학자가 입자 충돌 결과를 예측하는 공식으로, 계산이 정밀할수록 대형 강입자 충돌기 같은 실험 결과를 검증할 수 있다. 계산이 극도로 복잡해 물리학자들은 보통 '2-루프' 근사에 머물고, 일부가 3-루프에 도달했으며, 입자물리 역사상 가장 정밀한 예측도 5-루프만을 사용했다. N=4 초대칭 양-밀스 이론은 '장난감 모형'으로, 현실에는 존재하지 않지만 대칭성이 높아 상대적으로 계산하기 쉬워 진폭 연구자들이 새 기법을 다듬는 데 쓴다. 9-루프란 아무도 닿아본 적 없는 정밀도를 뜻한다.
Anthropic의 방식은 놀라울 정도로 단순했다. 8월 말 두 물리학자는 먼저 Claude에게 가장 공략할 만한 문제가 무엇인지 물은 뒤, 단 하나의 프롬프트를 줬다. '과제는 평면 N=4 초대칭 양-밀스 이론에서 6입자(육각형) 9-루프 진폭을 계산하는 것이다.' 이후에는 '계속하라'고만 전했다. '자러 가니 몇 시간 동안은 연락이 안 된다. 멈추라고 할 때까지 계속 계산하고, 4~6시간마다 진행 상황을 보고해라.' Claude는 두 가지 독립적 방법(기존 '부트스트랩법'과 간접적인 '형태인자법')으로 각각 답을 도출했고, 최종 사용자 비용은 총 1천~2천 달러 수준. 부트스트랩 부분은 Python과 SymPy로 수행돼 약 100달러, 96개 CPU를 일주일간 돌린 셈이었다.
진짜 뉴스는 답이 아니다
결과의 신뢰성은 이중으로 검증됐다. 진폭 분야 전문가 Lance Dixon이 답 검증에 참여했고, 우연히도 중국과학원 송허 연구팀이 GPT-6의 도움으로 독자적으로 결과의 대부분을 얻었다. 학계 관례에 따라 논문은 인간 연구자가 집필·발표한다. Claude의 임무는 끝났다.
진정한 의의는 '풀었다는 것'이 아니라 '어떻게 풀었는가'에 있다. von Hippel은 솔직히 인정한다. 인간이 상상하지 못한 새로운 방법으로 계산 병목을 돌파하는 AI를 기대했지만, 실제로 일어난 일은 달랐다. Claude가 쓴 것은 알려진 방법이었다. 달랐던 것은 인간이 투입을 주저했던 것 이상의 연산 자원, 더 나은 소프트웨어 엔지니어링 습관, 그리고 거의 전 과정에 걸친 무인 감독의 자율 실행이었다. 올해 3월만 해도 손을 잡고 이끌어야 '학생 수준'의 물리 문제를 풀던 AI가 9월에는 최전선 계산을 독자적으로 완수한다. 이 속도 자체가 답이다. '전문가들이 손에 닿지 않는다고 여겼던' 낮은 곳의 열매가 상상보다 훨씬 많을지 모른다. 이는 Claude의 과학 분야 첫 '독립 작업'도 아니다. Anthropic은 앞서 Claude가 CRISPR 유사 반복 서열 어레이를 지닌 신규 효소 시스템 ART를 자율적으로 발견했다고 발표한 바 있다.
물론 von Hippel은 경계도 분명히 했다. 장난감 모형에서의 성공이 현실 세계 진폭 계산도 쉽게 풀린다는 뜻은 아니다. N=4 이론은 작은 학계의 실험장에 불과하다. 다만 실제 진폭 계산을 하는 연구자들에게 이렇게 권한다. AI 과학 도구가 최전선 계산을 '한 번에' 풀 수 있는지 지금 바로 시험해 보라고. 가능하다면 그 분야의 '최전선' 정의 자체를 다시 써야 할 것이다.
